前置き(読み飛ばしていいです)

• 古巣(某ISP)が定期的にハッカソンを開催していて、ありがたいことに毎回お声掛け頂いています。
  • 特にテーマは無い、もくもく会的なハッカソンです。
  • 毎回美味しいお弁当が出ますが、今回は量は満足でしたが、質がいまいちでした
• やりたいなーと思っててやる時間がなかったことを毎回やってます。
  • 今回はLSTMを使ってナンバーズの予測をやりました。

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ナンバーズ

• 数字選択式宝くじ
• 平日は毎日抽選が行われる
• 数字を3つ選ぶナンバーズ３と、4つ選ぶナンバーズ４がある
• 数字と並びの両方を当てるストレート、並びは関係なく数字だけを当てるボックス、ストレートとボックスに半々にかけるイメージのセットがある。
• 当選金額は ストレート >> セットのストレート > ボックス > セットのボックス みたいなイメージ

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ナンバーズに関するオカルト「ひっぱり現象」

• 同じ数字が何回かにわたって連続して出現しやすい。これをひっぱり現象という。
  • 計算してないけど、多分確率的にはよくあるくらいの確率なのでは……。
• ひっぱり現象がある = 前回の結果と今回の結果にはゆるい相関関係がある
• ナンバーズの結果を「時系列データ」と捉えてLSTMで学習させる

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ナンバーズのデータ

• ナンバーズ３、４、ミニロト、ロト６、ロト７ ロト７の過去のデータ ダウンロード
• Excelファイルが降ってくるのでcsvにしてスタンバイ。
• 今回はナンバーズ４の予測を行った

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やったこと

• 一文字づつ学習させて、次になにが来るか予測
  • DEEPstationをについているLSTMを利用
• １回ごとの当選番号(4桁)を学習させて、次の当選番号(4桁)を学習させる
  • 雑にコード書いた。ハッカソンだしね。 https://github.com/hidesuke/numbers_lstm
  • python numbers_lstm.pyで学習
  • python prediction.pyで予測

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1文字づつバージョン

• 1000epochくらい学習させて perplexityが6くらい。全然下がらない。

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とりあえず予測はさせてみる

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1回毎の当選番号で学習バージョン

• 1000epochくらい学習させて perplexity 1くらい。上々である。
• こちらも予測させてみる。

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そして買ってみる

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結果！

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セットボックス当選だぁぁぁぁあああああああああ！！！！！！！

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考察

• 今回ヒットしたのは「一文字づつ学習」させたほう
• 両方共「9」や「4」が出てくると予想してたみたい
• 引っ張り現象はあるんや！！

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糸冬